e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 1645
|
|
- Ridwan Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 1645 KLASIFIKASI JENIS KELAMIN MANUSIA MELALUI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL SIDIK RUGAE PALATINA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WAVELET TRANSFORM DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) GENDER CLASSIFICATION BY RUGAE PALATINE PRINTS DIGITAL IMAGE PROCESSING USING WAVELET TRANSFORM AND K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) I Putu Aditya Widiatama1, Dr. Ir.Bambang Hidayat, DEA2, drg. Yuti Malinda, MM3 1,2,Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, 3Prodi S1 Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran 1adityawidiatama@gmail.com, 2 bbhavenir@gmail.com, 3 yuti.malinda@fkg.unpad.ac.id Abstrak Indonesia merupakan salah satu Negara di Asia Tenggara yang memiliki 17.8 pulau. Secara geografis, Indonesia terletak di antara Samudra Hindia dan Samudra Pasifik, diantara benua Asia dan Australia. Secara astronomis, Indonesia terletak pada 6o LU-11o LS dan 95o BT-141o BT. Berdasarkan letak tersebut, Indonesia dapat dikatakan Negara yang memiliki potensi bencana alam yang cukup besar. Tingginya potensi tersebut, mengacam resiko kehilangan nyawa yang besar pula bagi Indonesia. Maka dari itu diperlukan teknik untuk identifikasi individu yang menjadi korban dalam bencana alam tersebut. Teknik identifikasi yang lazim digunakan adalah sidik jari, namun pada perkembangan ilmu forensik Rugae Palatina dapat digunakan sebagai identifikasi individu. Rugae Palatina bersifat unik dan individual serta terlindung dari trauma, karena berada di dalam kepala. Identifikasi jenis kelamin individu berdasarkan Rugae Palatina dengan menggunakan pengolahan citra digital. Metode yang digunakan adalah Wavelet Transform dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 85% dengan waktu komputasi sebesar 3. detik. Kata kunci : Rugae Palatina, Wavelet Transform, K-Nearest Neighbor(K-NN). Abstract Indonesia is one country in Southeast Asia that has 17,8 islands. Geographically, Indonesia is located between the Indian Ocean and Pacific Ocean, between Asia and Australia. Astronomically, Indonesia lies between 6 N - 11 S and E. Based on the location, Indonesia can be said as a state that has a considerable potential for natural disasters. The high potential is a threat that contains significant risk of loss of life for Indonesian people. Thus, it is necessary to have techniques for disaster victim identification. The most commonly used identification technique is fingerprint analysis, however, as forensic science progressed, Rugae palatine can also be used to identify a person. Rugae palatine is unique and individual and is protected from trauma, because it is located inside the head. the identification of disaster victim based rugae palatine using digital image processing. The method used is Wavelet Transform and K-Nearest Neighbor (K-NN). The final result are obtained 85% accuracy rate with the computing time 3. seconds. Keyword : Rugae Palatine, Wavelet Transform, K-Nearest Neighbor (K-NN). 1. Pendahuluan Indonesia merupakan Negara yang paling rawan terkenca bencana di dunia, menurut United Nations International Stategy for Disaster Reduction(UNISDR). Bahkan untuk beberapa jenis bencana alam, Indonesia menduduki peringkat pertama dalam paparan terhadap penduduk atau jumlah manusia yang menjadi korban meninggal akibat bencana alam [1]. Maka, Indonesia harus memiliki cara untuk identifikasi individu yang menjadi korban dalam bencana alam tersebut. Forensik merupakan cabang kedokteran yang berhubungan dengan penerapan fakta-fakta medis dan masalah-masalah hukum [2]. Ilmu forensic yang sudah berkembang dan digunakan untuk identifikasi secara luas adalah sidik jari. Hanya saja sidik jari dari setiap individu tidak dapat dan menjadi sulit untuk diidentifikasi misalnya saat terjadinya kebakaran pada sidik jari korban. Sidik jari memiliki posisi yang rentan dan tidak terlindungi sehingga memungkinkan pola yang dimiliki sidik jari rusak atau menjadi tidak ada lagi.
2 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 16 Rugae Palatina bersifat unik dan individual setiap orang serta dapat digunakan untuk identifikasi individu. Rugae Palatina juga terlindung oleh trauma karena berada didalam kepala dan terlindungi dari suhu yang tinggi oleh bantalan lemak pada mukosa bagian bukal. Rugae palatina dapat diteliti melalui jumlah, panjang, lokasi dan bentuknya. Pada penelitian ini, penulis membuat sistem yang dapat mengklasifikasi jenis kelamin individu berdasarkan citra rugae palatina. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Wavelet Transform dan KNearest Neighbor serta metode pendukung untuk membuat sistem. 2. Dasar Teori 2.1 Ekstraksi Ciri Rugae Palatina Wavelet merupakan gelompang singkat (smallwave) yang energinya terkonsentrasi pada selang waktu tertentu. Wavelet memiliki karakteristik antara lain berisolasi singkat, translasi(pergeseran) dan dilatasi(skala). Transformasi Wavelet merupakan fungsi matematis untuk merepresentasikan data atau fungsi sebagai alternative transformasi-transformasi matematika yang lahir sebelumnya untuk menangani masalah resulusi. Transformasi Wavelet Diskrit secara umum merupakan dekomposisi citra pada frekuensi subband citra tersebut dimana komponennya dihasilkan dengan cara penurunan level dekomposisi. Implementasi transformasi wavelet dapat dilakukan dengan cara melewatkan sinyal frekuensi tinggi atau highpass filter daan frekuensi rendah atau lowpass filter. Gambar 2. 1 Transformasi wavelet diskrit dua dimensi dengan level dekomposisi satu Gambar 2.1 adalah transformasi adalah gambar dari transformasi wavelet dari dua dimensi dengan level dekomposisi satu, dimana 2 1 merupakan downsample kolom dan 1 2 merupakan downsample baris. Dimana menghasilkan subband seperti gambar berikut : Gambar 2. 2 Subband transformasi wavelet diskrit dengan level dekomposisi satu LBP (Local Binary Pattern) didefinisikan sebagai ukuran tekstur grayscale invariant, berasal dari definisi umum tekstur grayscale invariant berasal dari definisi umum tekstur di daerah sekitar. 1, 0 2 ; ( ) (2. 1), 0, <0 Keuntungan utama LBP yaitu variasi untuk perubahan tingkat abu-abu monoton dan efisiensi komputasi, membuatnya cocok untuk tugas gambar yang menuntut analisis. Rotarian Invariant Local Binary Pattern merupakan pengembangan dari metode LBP yang invariant terhadap rotasi. Pada metode ini, sebelum diubah ke nilai desimal, nilai digeser hingga memperoleh nilai kombinasi biner yang paling kecil. Pergeseran untuk mendapatkan nilai biner terkecil dapat dilakukan secara searah jarum jam maupun berlawanan jarum jam. (2. 2),,, 2.2 Klasifikasi Rugae Palatina K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode yang mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neigbor) terdekatnya dalam data pelatihan. Nilai K terbai untuk algortitma ini tergantung pada data. Beberapa pilihan jarak yang tersedia pada K-Nearest Neighbor :
3 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page Eucledian Distance [17] Eucledian Distance adalah metrika yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dua vektor. Eucledian Distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan dua vektor [3]. Rumus Eucledian Distance : x1 x2 i d p ( ) (2. 3) Sample Data Data Uji/Testing Variable Data Jarak Dimensi Data Cosine Distance [17] Dalam Cosine Distance, titik-titik dianggap sebagai vektor, dan dilakukan pengukuran terhadap sudut antara dua vektor tersebut. Untuk memperoleh jarak dua vektor xs dan xt, memakan rumus sebagai berikut [3] : 1 cos dimana, (2. 4) City Block Distance [17] City Block Distance juga disebut sebagai Manhattan distance/boxcar distance/absolute distance. City block distance menghitung nilai perbedaan absolut dari dua vektor. Rumus dari city block distance [3] : (2. 5) Correlation Distance [17] Dalam Correlation Distance, titik-titik dianggap sebagai barisan nilai, jarak antar nilai dan, memakai rumus sebagai berikut : ( )( ) 1 ( )( ). ( )( ) (2. 6) dimana, dan + Perancangan Sistem Mulai Pilih Citra Citra Preprocessing Mulai Citra Uji Prep rocessi ng DWT Ekstraksi Ciri Subba nd Terpili h Pemi lihan Subb and Su bband C iri Uj i Klasifikasi K- NN DWT Subband Pemilihan Subband Subband Terpilih Ciri La tih Ekstraksi Ciri Ciri TIDAK Sudah Semua Citra? YA Pengumpulan semua ciri Ciri Latih Selesai Hasil Selesa i
4 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 1648 Flowchart data lati h Flowchart data lati h Gambar 3. 1 Flowchart data latih dan data uji
5 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 1649 Pada penelitian ini, sistem yang dirancang terdiri dari dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Metode yang digunakan yaitu Wavelet Transform dan K-Nearest Neighbor, serta metode Local Binary Pattern untuk mendukung metode lainnya. Pada gambar 3.1 merupakan flowchart data latih dan data uji. Pada tahap pelatihan, proses inti yang ingin didapatkan adalah ciri dari Rugae Palatina yang dapat membedakan ciri perempuan dan laki laki sehingga didapatkan ciri latih yang dimasukkan pada database latih, yang dapat dibandingkan dengan ciri uji. Pada proses pengujian, proses inti yang ingin didapatkan adalah jenis kelamin individu dengan membandingkan ciri latih dan ciri uji menggunakan klasifikasi K-NN. Saat proses preprocessing, setiap citra crop di resize dan mengubah warna pada gambar menjadi citra grayscale. Pada ekstraksi ciri, dilakukan proses DWT dan LBP dimana pada proses DWT berfungai untuk pemilihan subband yang digunakan untuk proses rata-rata blok dan standar deviasi blok. Sedangkan untuk proses klasifikasi, citra uji akan dibandingkan dengan data latih sebagai acuan kelas laki-laki atau perempuan dari setiap rugae. Menggunakan jarak k1 dan menggunakan metode Euclidean. 4. Hasil dan Analisis 4.1 Skenario 1 Skenario pengujian 1 bertujuan untuk melihat pengaruh ukuran gambar terhadap akurasi data latih dan data uji dari sistem. Untuk ciri berdasarkan DWT dan LBP didapatkan akurasi sebesar %. PENGARUH UKURAN TERHADAP AKURASI LATIH I OWT I l&p I Jumlah lo _llllmlilll... IIII.ILL-1llillit.lll-_.Llll--.. illjiiuiiiii_ OSx 8 l l 0 Gambar 4. 1 Akurasi latih berdasarkan ukuran gambar Pengaruh terhadap akurasi uji, didapatkan yang terbaik dengan ukuran gambar 8x dan menggunakan metode LBP dengan nilai akurasi 71% dan waktu komputasi sebesar 0.92 detik. PENGARUH UKURAN TERHADAP AKURASI UJI owr w hlmlih so so 60.., )3,. I o JllillltllLJil111!!Lmi_..llll..li!i..llll._.llll..._ Gambar 4. 2 Akurasi Uji berdasarkan ukuran gambar O.!,x
6 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page Skenario 2 Skenario pengujian 2 bertujuan untuk melihat pengaruh lima level DWT terhadap data latih dan data uji serta waktu komputasi dari sistem. Untuk ciri jumlah tidak menghasilkan akurasi %. Gambar 4. 3 Akurasi latih berdasarkan level DWT Pengaruh terhadap akurasi uji, didapatkan yang terbaik dengan level DWT sebesar 5 dan menggunakan metode DWT dengan nilai akurasi rata-rata 75% dan waktu komputasi sebesar 0.82 detik. Gambar 4. 4 Akurasi Uji berdasarkan level DWT
7 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page Skenario 3 Skenario pengujian 3 bertujuan untuk melihat pengaruh ukuran blok pada ekstraksi ciri blok terhadap data latih dan data uji serta waktu komputasi dari sistem. Pengaruh ukuran blok pada ekstraksi ciri blok, didapatkan akurasi standar deviasi uji tertinggi sebesar 75% dengan waktu komputasi sebesar detik pada level 3 dengan blok, akurasi gabung uji sebesar 75% dengan waktu komputasi 0.73 detik pada level 5 dengan blok serta akurasi data mean uji sebesar 79% dengan waktu komputasi 0.76 detik pada level 4 dengan blok Level Blok Akurasi Mean Latih (%) Akurasi Mean Uji (%) Akurasi Std Latih (%) Akurasi Akurasi Std Uji Gabung (%) Latih (%) Akurasi Gabung Uji (%) Waktu (detik) Tabel 4.1 Hasil pengujian parameter ekstraksi ciri blok 4.2 Skenario 4 Skenario pengujian 4 bertujuan untuk melihat pengaruh parameter LBP terhadap data latih dan data uji dari sistem. Nilai radius semakin kecil maka akurasi semakin baik dengan akurasi data latih sebesar 88% dan jenis histogram LBP terbaik yaitu rotarian invariant dengan akurasi jenis histogram 74%.
8 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 1652 Tabel 4.2 Hasil pengujian parameter LBP Jenis Histogram Uniform Rotation Invariant Uniform Rotation Invariant Waktu Latih Uji Latih Uji Latih Uji Skenario 5 Gambar 4. 5 Akurasi Latih berdasarkan parameter K-NN Skenario pengujian 5 bertujuan untuk melihat pengaruh parameter K-NN terhadap data latih dan data uji serta waktu komputasi dari sistem. Semakin kecil k dan menggunakan jarak euclidean, maka akurasi semakin baik., Pada penelitian ini, k1 dengan menggunakan jarak Euclidean akan didapatkan akurasi sebesar 88% dengan akurasi uji 85% dengan waktu komputasi sebesar 3. detik. Gambar 4. 6 Akurasi Uji berdasarkan parameter K-NN 5. Kesimpulan Dengan menggunakan k1 dan didapatkan akurasi latih sebesar 88% dan akurasi latih sebesar 85% dengan menggunakan jarak Euclidean dan waktu komputasi sebesar 3. detik.
9 6. e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 16 Page 1653 Daftar Pustaka [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [] (diakses tanggal 9 Agustus 15). (diakses tanggal 31 Agustus 15). Nursamsi, Intan, 15. Rancangan Rumus Sidik Rugae Palatina Subras Deuteromelayu di bidang Forensik Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran Fakultas Kedokteran Gigi. Agus Prijono & Marvin Ch. Wijaya, 07. Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab Image Processing Toolbox. Bandung: Informatika. Putra, Darma,. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi. Pietikainen, M., Hadid, A., Zhao, G., & Ahonen, T, Local Binary Patterns for Still Image, Computational Imaging and Vision, 11, pp Munir, Renaldi, 04. Pengolahan citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika. Reza, Chandra, 13. Teknik Potensi Differensial Pada Transformasi Daya Fasa Menggunakan Transformasi Wavelet. Universitas Pendidikan Indonesia. Sutarno,. Analisis Perbandingan Transformasi Wavelet pada Pengenalan Citra Wajah. Vol.5 No.2 (Juli ). Timo Ojala, Matti Pietikäinen, Topi Mäenpää, Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification, Finland: IEEE, 02. Sutarno.. Analisis Perbandingan Transformasi Wavelet pada Pengenalan Sinyal Wajah. Vol.5 No.2 (Juli ). Smith, Lindsay I. 02. A Tutorial on Principal Component Analysis. University of Otago. Vol.1. (26 Februari 02). T.Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi, 09. O. T., Performance evaluation of texture measures with classification based on Kullback discrimination of distributions, IEEE Piscataway, A. T., H. A. dan P. M., Face Recognition with Local Binary Patterns, Spinger-Verlag Berlin Haidelberg, pp. 1-13, 04. L. S. Lopez, Local Binary Paterns applied to Face Recognition and Detection, no. Technical,. Prasetyo, Eko. 12. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Penerbit Andi. A. Kurniawardhani, N. Suciati dan I. Arieshanti, Klasifikasi Citra Batik Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri yang Invariant Terhadap Rotasi, JUTI, vol. 12, pp , Juli 14. Mäenpää T. 03, The Local Binary Pattern Approach to Texture Analysis. University of Oulu, Finland. Saraswati, Yulia. Sistem Klasifikasi Jenis Dan Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Bentuk Dan Ukuran Serta Warna Permukaan Kulit Buah Berbasis Pengolahan Citra Digital.11. Bandung. IT Telkom.
Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017
PENGENALAN INDIVIDU BERDASARKAN SIDIK RUGAE PALATINA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION SEBAGAI PENGOLAH EKSTRAKSI CIRI DAN SUPPORT VECTOR MACHINE SEBAGAI KLASIFIKATOR Shofi Annisa
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA RUGAE PALATINA MENGGUNAKAN METODE WATERSHED DAN KNN
IDENTIFIKASI POLA RUGAE PALATINA MENGGUNAKAN METODE WATERSHED DAN KNN Rosarila Dwi Jayanti 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Teknik Telekomunikasi, Telkom University. Jl. Telekomunikasi No.1 Bandung
Lebih terperinciSIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGENALAN WAJAH TAMPAK SAMPING MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN (LBP)
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGENALAN WAJAH TAMPAK SAMPING MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN (LBP) Ardy Dwi Caesaryanto¹, Bambang Hidayat², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. 1.2 Perumusan masalah
1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Formulir C1 Komisi Pemilihan Umum (KPU) merupakan dokumen hasil perolehan suara pemilu di setiap Tempat Pemungutan Suara (TPS). Formulir C1 kemudian dikumpulkan dan dilakukan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Pada kasus korban bencana alam atau kecelakaan, sering ditemukan masalah dalam proses identifikasi, disebabkan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Pada kasus korban bencana alam atau kecelakaan, sering ditemukan masalah dalam proses identifikasi, disebabkan karena kondisi utama jenazah yang semakin tidak utuh
Lebih terperinciNurul Ilmi 1 1 Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung
Pengenalan Angka Tulisan Tangan dengan Menggunakan Local Binary Pattern Variance dan Klasifikasi K-Nearest Neighbour Handwriting Digit Recognition with Use Local Binary Pattern Variance and K-Nearest Neighbour
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINATIVE LOCAL DIFFERENCE PATTERNS
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINATIVE LOCAL DIFFERENCE PATTERNS Widyawan Tarigan NRP : 0222062 email : widyawan_tarigan@yahoo.com ABSTRAK Pada sistem pengenalan wajah, merancang deskriptor
Lebih terperinciPERBANDINGAN TEKNIK SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT)
PERBANDINGAN TEKNIK SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) DAN MULTISCALE LOCAL BINARY PATTERN (MLBP) DALAM PENGENALAN WAJAH DENGAN CITRA MASUKAN BERUPA CITRA SKETSA WAJAH Yuwono (0922013) Jurusan Teknik
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER
IMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER M. Jamaluddin 1, Nanik Suciati 2, Arya Yudhi Wiajaya 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA BERDASARKAN PERBANDINGAN PARAMETER TINGGI HIDUNG, LEBAR HIDUNG DAN JARAK MATA. Yusriani Laa Baan
IDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA BERDASARKAN PERBANDINGAN PARAMETER TINGGI HIDUNG, LEBAR HIDUNG DAN JARAK MATA Yusriani Laa Baan 0522132 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. Drg. Suria Sumantri
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION FadliWitular (0822043) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciDETEKSI KERUSAKAN PERMUKAAN BAN PADA ANGKUTAN UMUM DENGAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
DETEKSI KERUSAKAN PERMUKAAN BAN PADA ANGKUTAN UMUM DENGAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR Adham Nurjati 1, Rita Magdalena², I Nyoman Apraz Ramatryana³ Prodi S1 Teknik Telekomunikasi,Fakultas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH Syafril Tua (0822088) Jurusan Teknik Elektro email: syafrilsitorus@gmail.com ABSTRAK Struktur telinga adalah
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) Elfrida Sihombing (0922019) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciVerifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC)
Verifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC) Adryan Chrysti Sendjaja (1022005) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciDETEKSI LOCAL TAMPERING PADA VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA LBP-TOP
Jurnal Teknik Komputer Unikom Komputika Volume 3, No.2-2014 DETEKSI LOCAL TAMPERING PADA VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA LBP-TOP Febryanti Sthevanie Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN Zeth Pasongli (0222113) Jurusan Teknik Elektro Email: zeth_pasongli@yahoo.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) Vikri Ahmad Fauzi (0722098) Jurusan Teknik Elektro email: vikriengineer@gmail.com
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH PADA PERANGKAT ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA LOCAL BINARY PATTERN (LBP)
PENGENALAN WAJAH PADA PERANGKAT ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA LOCAL BINARY PATTERN (LBP) FACE RECOGNITION BASED ON THE ANDROID DEVICE USING LOCAL BINARY PATTERN (LBP) ALGORITHM 1 Qawlan Akariman, 2 Agung
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE Andre Sitorus (0822107) Jurusan Teknik Elektro email: tiantorus11@gmail.com ABSTRAK Pola yang dibentuk oleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin majunya zaman, semakin besar pula kebutuhan manusia untuk dipenuhi hingga semakin tingginya kebutuhan tersebut menyebabkan semakin tinggi pula tindak kejahatan
Lebih terperinciPERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI
PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI Nadia R.W (0822084) Email: neko882neko@yahoo.co.id Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg.
Lebih terperinciSTEGANALISIS CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE COSINE TRANSFORM DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
STEGANALISIS CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE COSINE TRANSFORM DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR Sheira Banu Nasution 1), Bambang Hidayat 2), I Nyoman Apraz Ramatryana 3) 1),2),3 ) Teknik Telekomunikasi,
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1980
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1980 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI KEMURNIAN SUSU SAPI BERDASARKAN PENGOLAHAN SINYAL VIDEO MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA SISTEM IDENTIFIKASI BIOMETRIK TELAPAK KAKI MANUSIA
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA SISTEM IDENTIFIKASI BIOMETRIK TELAPAK KAKI MANUSIA ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF CLASSIFICATION K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) ON SYSTEM
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE Daniel Halomoan (0822056) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: daniel170390@gmail.com
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA RUGAE PALATINA MENGGUNAKAN GABOR WAVELET DAN DWT DENGAN METODE KLASIFIKASI ANN- BACKPROPAGATION
IDENTIFIKASI POLA RUGAE PALATINA MENGGUNAKAN GABOR WAVELET DAN DWT DENGAN METODE KLASIFIKASI ANN- BACKPROPAGATION Karyza Niken Siwi Maryanti 1), Bambang Hidayat 2), Yuti Malinda 3) 1) 2) Program Studi
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1810
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1810 SISTEM IDENTIFIKASI IRIS MATA DENGAN METODE INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR IDENTIFICATION
Lebih terperinciIdentification of Rugae Palatine Using Digital Image Processing Technique with Spatial Processing and Fuzzy Logic Classification
IDENTIFIKASI POLA RUGAE PALATINA MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES SPASIAL DAN KLASIFIKASI FUZZY LOGIC Identification of Rugae Palatine Using Digital Image Processing Technique
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka, berikut beberapa contoh penelitian telapak kaki yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS)
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS) Disusun oleh : Yudi Setiawan (0722095) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH, No.
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.5, No.1 Maret 2018 Page 578
ISSN : - e-proceeding of Engineering : Vol., No. Maret 2 Page 7 KLASIFIKASI KANKER USUS BESAR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) Classification of Colon Cancer Using K-Nearesr Neighbor (K-NN)
Lebih terperinci100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan
Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang
Lebih terperinciPENGENALAN AKSARA BALI DENGAN METODE LOCAL BINARY PATTERN BALI SCRIPT RECOGNITION WITH LOCAL BINARY PATTERN METHOD
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 2697 PENGENALAN AKSARA BALI DENGAN METODE LOCAL BINARY PATTERN BALI SCRIPT RECOGNITION WITH LOCAL BINARY PATTERN METHOD Ida
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali objek 3 dimensi. Sistem penglihatan manusia dapat membedakan berbagai macam objek 3 dimensi
Lebih terperinciANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX
ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX Mohammad imron (1), Yuliana Melita (2), Megister Teknologi Informasi Institusi
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE
SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE Bagus Aditya *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciEKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN
EKSTRAKSI CIRI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN ALIHRAGAM GELOMBANG SINGKAT HAAR MENGGUNAKAN PENGENALAN JARAK EUCLIDEAN Ilina Khoirotun Khisan Iskandar *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1725
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1725 DETEKSI KUALITAS DAN KESEGARAN TELUR AYAM BERBASIS DETEKSI OBJEK TRANSPARAN DENGAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT)
Lebih terperinciPengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya
Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya 1 Hafidz Surahman 1, Aisyah Fuja 2, Ir.Rubandi 3, Willy 4 1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali No.14 Palembang,
Lebih terperinciAdiguna¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN ADAPTIVE RESONANCE THEORY DAN FILTER GABOR FINGERPRINT RECOGNITION ALGORITHM USING ADAPTIVE RESONANCE THEORY AND GABOR FILTER
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN METODA PHASE ONLY CORRELATION ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN METODA PHASE ONLY CORRELATION Roland Stefanus Weku (0822092) Jurusan Teknik Elektro email: rolandweku@gmail.com ABSTRAK Pembuluh darah
Lebih terperinciIdentifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski Junia Kurniati Computer Engineering Department Faculty of Computer Science Sriwijaya University South Sumatera Indonesia
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sistem analog menjadi sistem komputerisasi. Salah satunya adalah sistem
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi digital pada era ini berkembang sangat pesat. Hampir setiap tahun telah ditemukan ataupun dikembangkan sebuah inovasi teknologi baru.
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR Eric (0822026) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: eric.wennas@gmail.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperincipola-pola yang terdapat pada suatu daerah bagian citra. Tekstur juga dapat membedakan permukaan dari beberapa kelas.
Ruang Lingkup Penelitian Ruang Lingkup penelitian ini adalah: 1. Objek citra adalah data citra daun tumbuhan obat dan citra pohon tanaman hias di Indonesia. 2. Dalam penelitian ini operator MBLBP yang
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 3573
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 3573 DENTIFIKASI UMUR MENGGUNAKAN RONSEN PANORAMIK GIGI DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Lebih terperinciStudi Kuantisasi Bin Terhadap Metode Local Binary Pattern dan Local Binary Pattern Variance pada Deteksi Citra Asap
Studi Kuantisasi Bin Terhadap Metode Local Binary Pattern dan Local Binary Pattern Variance pada Deteksi Citra Asap Maya Muthia #1, Khairul Munadi #2, Fitri Arnia #3 # Program Pascasarjana, Magister Teknik
Lebih terperinciCONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN WAVELET
CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN WAVELET Nana Ramadijanti RG. Computer Vision, Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Elektronika Negri Surabaya E-mail: nana@eepis-its.edu
Lebih terperinciPENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR Ardilla Ayu Dewanti Ridwan, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA
Lebih terperinciImplementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari)
Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari) Amalfi Yusri Darusman Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, jalan Ganesha 10 Bandung, email : if17023@students.if.itb.a.c.id
Lebih terperinciPENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
PENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Sinar Monika 1, Abdul Rakhman 1, Lindawati 1 1 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan
Lebih terperinciPENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA Dina Indarti Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR
PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR Ragil Anggararingrum Perwira Nagara¹, Adiwijaya², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE
IMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE Rabiuldien Amat 1), Jayanti Yusmah Sari 2), Ika Purwanti Ningrum 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciGambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi.
dalam contoh ini variance bernilai 2000 I p I t 2 = (200-150) 2 + (150-180) 2 + (250-120) I p I t 2 = 28400. D p (t) = exp(-28400/2*2000) D p (t) = 8.251 x 10-4. Untuk bobot t-link {p, t} dengan p merupakan
Lebih terperinciJln. Telekomunikasi No.1 Terusan Buah Batu Bandung Indonesia
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM KLASIFIKASI BATUBARA MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT), FUZZY COLOR HISTOGRAM (FCH) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) PADA CITRA DIGITAL Viona Apryaleva 1, Dr.Ir.Bambang
Lebih terperinciSIMULASI DAN ANALISIS KLASIFIKASI GENRE MUSIK BERBASIS FFT DAN K- NEAREST NEIGHBOR
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 2870 SIMULASI DAN ANALISIS KLASIFIKASI GENRE MUSIK BERBASIS FFT DAN K- NEAREST NEIGHBOR SIMULATION AND ANALYSIS OF MUSIC GENRE
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 1 Operator descriptor
Tabel 1 Operator descriptor Operator (P, R) Ukuran Blok (piksel) Kuantisasi Sudut (8, 1) 3 x 3 45 derajat (8, 2) 5 x 5 45 derajat (16, 2) 5 x 5 22.5 derajat (24, 3) 7 x 7 15 derajat Penentuan ukuran blok
Lebih terperinciDETEKSI ADANYA CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DETECTION OF THE EXISTENCE OF THE DEFECTS IN WOOD USING LOCAL BINARY PATTERN
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.1 April 2015 Page 298 DETEKSI ADANYA CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DETECTION OF THE EXISTENCE OF THE DEFECTS IN WOOD USING
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Keamanan data pribadi merupakan salah satu hal terpenting bagi setiap orang yang hidup di era dimana Teknologi Informasi (TI) berkembang dengan sangat pesat. Setiap orang
Lebih terperinciANALISA PENGUKURAN SIMILARITAS BERDASARKAN JARAK MINIMUM PADA PENGENALAN WAJAH 2D MENGGUNAKAN DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
ANALISA PENGUKURAN SIMILARITAS BERDASARKAN JARAK MINIMUM PADA PENGENALAN WAJAH 2D MENGGUNAKAN DIAGONAL PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Fetty Tri Anggraeny, Wahyu J.S Saputra Jurusan Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN INDIVIDU MELALUI IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS DISKRIMINATOR SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR
SISTEM PENGENALAN INDIVIDU MELALUI IDENTIFIKASI TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS DISKRIMINATOR SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Oleh: Ahmad Sirojuddin Luthfi - 1210100052 Dosen Pembimbing : Drs. Nurul
Lebih terperinciIDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI PCA DAN GLCM
1 IDENTIFIKASI BIOMETRIK FINGER KNUCKLE PRINT MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI DAN Ratna Dwi Jayanti A11.2011.05949 Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Jl.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1915
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1915 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI JENIS BATUAN BEKU BERDASARKAN TEKSTUR BATUAN MENGGUNAKAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DAN
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSI CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET TRANSFORM
IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSI CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET TRANSFORM IMPLEMENTATION OF WOOD DEFECT DETECTOR SYSTEM BY USING GABOR WAVELET TRANSFORM METHOD Muhammad Panji Kusuma Praja
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE
ISSN: 1693-1246 Januari 2011 Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) 47-51 J P F I http://journal.unnes.ac.id RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE Sudartono*,
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada
Lebih terperinciDosen Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan Bogor
PENGENALAN KADAR TOTAL PADAT TERLARUT PADA BUAH BELIMBING BERDASAR CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBORHOOD (KNN)
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 115 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK (IMAGE PROCESSING
Lebih terperinciM.Bagas Gigih Yuda Prasetyo 1, Astri Novianty 2, Agung Nugroho Jati 3. Abstrak
IMPLEMENTASI ALGORITMA LOCAL BINARY PATTERN PADA SISTEM KEAMANAN PARKIR BERBASIS RASPBERRY PI LOCAL BINARY PATTERN ALGORITHM IMPLEMENTATION IN PARKING SECURITY SYSTEM BASED RASPBERRY PI M.Bagas Gigih Yuda
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH Rikko Ismail Hardianzah 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
Latar Belakang PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki + 30.000 spesies tumbuh-tumbuhan ([Depkes] 2007). Tumbuh-tumbuhan tersebut banyak yang dibudidayakan sebagai tanaman hias. Seiring
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 2393
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 2393 SIMULASI DAN ANALISIS DETEKSI PULPITIS MELALUI PERIAPIKAL RADIOGRAF MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DENGAN KLASIFIKASI
Lebih terperinciProgram Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1677
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1677 IDENTIFIKASI JENIS BATUAN BEKU MELIHAT BENTUK POLA BATUAN MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN K- NEAREST
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Menginterprestasi sebuah citra untuk memperoleh diskripsi tentang citra tersebut melalui beberapa proses antara lain preprocessing, segmentasi citra, analisis
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT GRANULOMA DENGAN METODE MULTIWAVELET
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT GRANULOMA DENGAN METODE MULTIWAVELET Vivi Oktaviani Damanik 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR WAJAH
PENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR WAJAH TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh: Slamet Heri
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN DENGAN VARIASI POSISI WAJAH
PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN DENGAN VARIASI POSISI WAJAH Ade Mahendra Lubis 1 ; Jeffrey Joson 2 ; Muhammad Zullidar 3 ; Alexander A. S. Gunawan 4 Jurusan
Lebih terperinciPENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE
PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE Radian Rizki Triadhi NRP : 1222033 E-mail : radianrizkitriadhi@ymail.com ABSTRAK Pengenalan tulisan tangan
Lebih terperinciKLASIFIKASI JENIS KUALITAS KEJU DENGAN MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA CITRA DIGITAL
e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 207 Page 2035 KLASIFIKASI JENIS KUALITAS KEJU DENGAN MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA CITRA
Lebih terperinciDETEKSI ADA TIDAKNYA CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK WOOD DEFECT DETECTION USING STATISTICAL FEATURE EXTRACTION METHOD
DETEKSI ADA TIDAKNYA CACAT PADA KAYU MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK WOOD DEFECT DETECTION USING STATISTICAL FEATURE EXTRACTION METHOD I Gusti Putu Agung Satria Bayu Mahendra 1, Ledya Novamizanti
Lebih terperinciBAB I 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bidang komputer merupakan suatu bidang yang tidak akan pernah berhenti dan selalu berkembang kegunaanya hingga sekarang ini. Teknologi baru dan aplikasi baru selalu
Lebih terperinciAnalisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra
Analisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra Meirista Wulandari Jurusan Teknik Elektro, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia meiristaw@ft.untar.ac.id Diterima 10 Desember 016
Lebih terperinciPENGENALAN POLA BENTUK BUNGA MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS DAN K-NN
PENGENALAN POLA BENTUK BUNGA MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS DAN K-NN Herfina 1) 1) Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA Universitas Pakuan Jl. Pakuan PO BOX 452, Ciheuleut Bogora email : herfinario@yahoo.com
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI BERDASARKAN POLA SIDIK JARI TANGAN MENGGUNAKAN MINUTIAE-BASED MATCHING
SISTEM IDENTIFIKASI BERDASARKAN POLA SIDIK JARI TANGAN MENGGUNAKAN MINUTIAE-BASED MATCHING Disusun Oleh : Dimastya Yonathan Pratama (1022061) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria
Lebih terperinciPrincipal Component Analysis
Perbandingan Ukuran Jarak pada Proses Pengenalan Wajah Berbasis Principal Component Analysis (PCA) Pembimbing: Dr.Ir.Wirawan, DEA (Ir. Hendra Kusuma, M.Eng) Nimas Setya Yaniar 2208.100.616 POSE (posisi
Lebih terperinciDETEKSI KELOMPOK USIA MANUSIA BERDASARKAN FITUR WAJAH MENGGUNAKAN FILTER GABOR 2D
DETEKSI KELOMPOK USIA MANUSIA BERDASARKAN FITUR WAJAH MENGGUNAKAN FILTER GABOR 2D Ranita¹, Achmad Rizal², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Pengolahan citra digital
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS(PCA) DAN IMPROVED BACKPROPAGATION
J~ICON, Vol. 3 No. 2, Oktober 2015, pp. 89 ~ 95 89 IMPLEMENTASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS(PCA) DAN IMPROVED BACKPROPAGATION Rini Miyanti Maubara 1, Adriana Fanggidae
Lebih terperinciPENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION 1 Andrian Rakhmatsyah 2 Sayful Hakam 3 Adiwijaya 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi
Lebih terperinciKLASIFIKASI JENIS KAPAL BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN LBP (LOCAL BINARY PATTERN) DAN LDA (LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS)
KLASIFIKASI JENIS KAPAL BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN LBP (LOCAL BINARY PATTERN) DAN LDA (LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS) TYPE OF SHIP CLASSIFICATION BASED ON IMAGE USING LBP (LOCAL BINARY PATTERN) AND LDA
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 263
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 263 DETEKSI KANKER KOLOREKTAL (KANKER USUS BESAR) MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURENCE MATRIX DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS
Lebih terperinciReza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2013 ANALISIS SISTEM PENGIDENTIFIKASIAN JENIS-JENIS TANAMAN HIAS ALOCASIA MELALUI BENTUK DAN WARNA DAUN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN (SELF ORGANIZING
Lebih terperinciDeteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Deteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-Nearest Neighbor Regha Julian Pradhana 1,*, Bambang Hidayat 1, Ratri Dwi Atmaja 1 1 Fakultas Teknik Elektro, Universitas
Lebih terperinci